Nov, 2014

基于深度学习语义任务的行人检测

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TL;DR通过提出一种新的深层模型，从多个数据源中学习高级特征和多个任务，这项工作联合优化了行人检测及语义任务，包括人行属性，场景属性等，并设计了一个多任务函数来协调任务和减少数据集之间的差异，通过大量验证，证明了该方法在 Caltech 和 ETH 数据集上优于最先进的模型.
pedestrian detectiondeep learningsemantic tasksmulti-task objective functionhigh-level features
发现论文，激发创造
  • 人群中的属性感知行人检测

    针对密集环境下行人检测中存在的遮挡和高度拥挤等问题，本文提出了一种基于属性感知的行人检测器，采用深度学习框架，利用属性特征进行检测和区分，引入了基于属性特征的非极大值抑制，设计了一种新的数据集以缓解训练过程中的困难，实验表明该方法在行人检测方面优于目前的最新方法。

    Oct, 2019

  • 使用无监督多阶段特征学习进行行人检测

    本文利用卷积网络模型，采用多阶特征提取，全局形状信息和本地独特的纹理信息相结合以及基于卷积稀疏编码的无监督方法来预训练过滤器，取得了所有主要行人数据集上的最先进和有竞争力的结果，从而解决了行人检测的实际问题。

    Dec, 2012

  • 自动驾驶车辆 32 个行人属性的检测

    本文介绍了一种基于多任务学习的模型，通过一个复合场景的框架实现了车载摄像头下的行人检测和 32 种行人属性的识别，其中包括道路等待行为的预测，结果在自动驾驶领域表现出竞争力和稳定性。

    Dec, 2020

  • 行人属性识别：一份调查

    介绍了现有的人行属性识别方法，包括传统方法和基于深度学习网络的方法，同时分析了多种学习算法和网络架构，总结出可行的研究方向，并给出实验结果的性能评估。

    Jan, 2019

  • 弱监督学习中层特征在行人属性识别和定位中的应用

    本文提出了一种基于 GoogLeNet 网络的弱监督属性定位框架来解决行人属性识别问题，其中使用最大池化的弱监督目标检测技术来训练属性特征图，并通过检测响应大小的回归来预测属性标签，通过对检测层激活图的融合加权聚类，可以推断出行人属性的位置和大致形状。实验证明该方法在行人属性识别和定位方面取得了有竞争力的表现。

    Nov, 2016

  • 语义驱动的多摄像头行人检测

    本论文介绍了一个利用自动提取的场景上下文信息的多摄像头全局组合行人检测方法，通过语义分割技术获得上下文信息用于自动生成场景的共同区域，从而获取一系列的联合检测框。相比其他同类方法，本文提出的方法具有场景无关性和实现的快速性，且在五个公共数据集上验证具有更好的性能。

    Dec, 2018

  • 端到端模型中的深度视角感知行人属性推断

    本文介绍了一个基于端到端学习框架的人行属性推断方法，将其作为多标签图像分类任务，以此来处理属性之间的语义关系并在三个挑战性数据集上得到了显著提升。

    Jul, 2017

  • 用于行人检测的深度卷积神经网络

    本篇论文提出一个基于深度学习的行人检测系统，通过分析和优化检测流程的每一步，我们提出了一种优于传统方法的架构，在保持低计算时间情况下实现了接近先进方法的任务准确性，并在 NVIDIA Jetson TK1 上测试了该系统。

    Oct, 2015

  • SSA-CNN: 用于行人检测的语义自注意力卷积神经网络

    本文针对行人检测问题，提出了一种基于语义分割和自注意力机制的多任务网络方法，在弱标注图像数据集上，并入注意力信息，提高了检测性能，在 Caltech 数据集上达到了 MR 为 6.27% 的最佳检测性能，同时在 CityPersons 数据集上保持高计算效率。

    Feb, 2019

  • 学习识别行人属性

    本文介绍了一种利用周围的行人图像 context，比传统的基于 SVM 方法更好地推断行人属性的方法，并通过我们新发布的行人属性数据集进行实验评估背景和前景特征对属性识别的相关性。

    Jan, 2015